Інфопакет

Теорія ймовірностей для комп‘ютерних наук

ОК 16

Обов’язкова дисципліна для ОП

Перший

2022/2023

3 Семестр

5

Використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей. Знати і застосовувати інструментарій аналізу даних, методи хмарних обчислень та штучного інтелекту для вирішення прикладних задач, що включають аналіз часових рядів, статистичні задачі, визначення ймовірнісних зв‘язків між даними, економічні задачі

Очна форма

1. Володіння навичками та знаннями з математичного аналізу та дискретної математикою. 2. Вміння самостійно працювати з науковою та науково-методичною математичною літературою.

«Теорія ймовірностей для комп’ютерних наук» включає основні поняття теорії ймовірностей, математичної статистики, простір елементарних подій, операцій з подіями, ймовірність події, умовна ймовірність, властивості ймовірностей, формули повної ймовірності, формули Байєса, випадкові величини, схема Бернуллі, біноміальний розподіл, щільність розподілу, рівномірний розподіл, нормальний розподіл, показниковий розподіл, математичне сподівання, дисперсія, кореляція, вибіркова сукупність, вибіркове середнє, вибіркова дисперсія, вибірковий коефіцієнт кореляції, пряма регресії, методи оцінки параметрів, методи перевірки гіпотез, методи побудови довірчих інтервалів. Ці базові математичні поняття необхідні для підготовки студентів до використання методів теорії ймовірностей задля побудови математичних моделей в комп’ютерних науках за допомогою статистичних методів та застосовування ймовірнісних методів для розв’язання задач в сфері інформаційних технологій з метою набуття навичок самостійного використання і вивчення літератури з теорії ймовірностей.

Барковський В., Барковська Н., Лопатін О. Теорія ймовірностей та математична статистика. – К. Центр навчальної літератури, 2019 – 424с. Вигоднер І.В., Білоусова Т.П., Ляхович Т.П. Теорія ймовірностей та математична статистика. – Гельветика, 2019 – 336с. Прилуцький Ю.І., Ільченко О.В., Цимбалюк О.В., Костерін С.О. Статистичні методи в біології: підручник – К.: Наукова Думка, 2017 – 233 с. Найко Д.А. Шевчук О. Ф. Теорія ймовірностей та математична статистика: навч. посіб. – Вінниця: ВНАУ, 2020 – 382 с. Кармелюк Г. Теорія ймовірності та математична статистика: навч. посіб. – К.: Центр навчальної літератури, 2019 – 576 с. Зайцев Є.П. Теорія ймовірності і математична статистика: навч. посіб. – Алерта, 2017 – 440с. Бишевець Н.Г. Теорія ймовірностей та математична статистика з використанням табличного процесора MS Excel: навч. посіб. – Гельветика, 2021 – 234с.

Лекції, практичні заняття, самостійна робота

контрольна робота по темі «Обчислення середніх, дисперсії та коефіцієнтів кореляції» – 10 балів (рубіжна оцінка 6 балів), контрольна робота по темі «Побудова інтервалів довіри для параметрів нормального розподілу» – 10 балів (рубіжна оцінка 6 балів), Оцінка за виконання та захист практичних робіт на практичних заняттях – 40 балів (рубіжна оцінка 24 бали). Підсумкове оцінювання у формі іспиту: .максимальна оцінка 40 балів, рубіжна оцінка 24 бали. Під час іспиту студент пише тест і відповідає на питання. Змістовні модулі (ЗМ) формують бали, які виставляються за результатами роботи студента впродовж усього семестру, як сума балів за систематичну роботу впродовж семестру. Підсумкова оцінка складається із суми балів за змістовні модулі та балів за іспит

Українська